摘要: affairs gender age yearsmarried children Min. : 0.000 female:315 Min. :17.50 Min. : 0.125 no :171 1st Qu.: 0.000 male :286 1st Qu.:27.00 1st Qu.: 4.00 阅读全文
posted @ 2017-10-31 13:16 aifans2019 阅读(1394) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Two Sample t-test data: score by treatmentt = -2.345, df = 8, p-value = 0.04705alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 095 pe 阅读全文
posted @ 2017-10-26 15:08 aifans2019 阅读(3090) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 散点图 attach(mtcars) plot(wt,mpg,main="Basic Scatter plot of MPG vs. Weight", xlab="Car Weight (lbs/1000)", ylab="Miles Per Gallon",pch=19) abline(lm(mpg~wt),col="red",lwd=2,lty=1) lines(l... 阅读全文
posted @ 2017-10-26 14:32 aifans2019 阅读(1712) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Two-sample t test power calculation n = 33.82555 #样本大小 d = 0.8 #效应值,标准化的均值之差 sig.level = 0.05 #显著水平 power = 0.9 #功效水平,多少把握成功测量出效果 alternative = two.si 阅读全文
posted @ 2017-10-26 11:57 aifans2019 阅读(3314) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、何为显著性检验 显著性检验的思想十分的简单,就是认为小概率事件不可能发生。虽然概率论中我们一直强调小概率事件必然发生,但显著性检验还是相信了小概率事件在我做的这一次检验中没有发生。 显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异,以及这种差异是否显著的方法。 常把一个要检验 阅读全文
posted @ 2017-10-26 11:04 aifans2019 阅读(12839) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: OSL回归 简单的线性回归 得到预测回归公式:Weight=-87.52+3.45*Height 多项式回归 三次方线性回归 多元线性回归 有交互项的多元线性回归 回归判断 检测异常值 改进措施 选择最佳回归模型 阅读全文
posted @ 2017-10-24 17:20 aifans2019 阅读(9709) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Bartlett test of homogeneity of variances data: response by trtBartlett's K-squared = 0.57975, df = 4, p-value = 0.9653 Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(> 阅读全文
posted @ 2017-10-24 17:18 aifans2019 阅读(4514) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: mtcarsR的内置数据集mtcars 记录了32种不同品牌的轿车的的11个属性,如下:[, 1]mpgMiles/(US) gallon[, 2]cylNumber of cylinders[, 3]dispDisplacement (cu.in.)[, 4]hpGross horsepower[ 阅读全文
posted @ 2017-10-02 17:11 aifans2019 阅读(1154) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2017-09-25 16:05 aifans2019 阅读(3523) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 方差 sd 斜率 cor 简介 summary 数据抽样 sample 正态分布测试数据 runif scale scale函数是将一组数进行处理,默认情况下是将一组数的每个数都减去这组数的平均值后再除以这组数的均方根。 其中有两个参数,center=TRUE,默认的,是将一组数中每个数减去平均值, 阅读全文
posted @ 2017-09-25 16:05 aifans2019 阅读(1243) 评论(0) 推荐(0) 编辑